The promise and perils of using big data in the study of corporate networks: problems, diagnostics and fixes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Network data on connections between corporate actors and entities – for instance through co‐ownership ties or elite social networks – are increasingly available to researchers interested in probing the many important questions related to the study of modern capitalism. Given the analytical challenges associated with the nature of the subject matter, variable data quality and other problems associated with currently available data on this scale, we discuss the promise and perils of using big corporate network data (BCND). We propose a standard procedure for helping researchers deal with BCND problems. While acknowledging that different research questions require different approaches to data quality, we offer a schematic platform that researchers can follow to make informed and intelligent decisions about BCND issues and address these through a specific work‐flow procedure. For each step in this procedure, we provide a set of best practices for how to identify, resolve and minimize the BCND problems that arise.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,373 | 0,557 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,044 |
| Communication savante | 0,024 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».